电力物联网中基于用户信誉度的网路由协议

路永玲，刘 洋，徐江涛，姜海波

(1. 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，江苏 南京 211103；2. 国网江苏省电力有限公司，江苏 南京 210024)

1 引言

电力物联网是实现电网设备状态实时感知、风险告警、趋势预测、故障精确定位、智能运检的新一代信息网络[1-4]，为满足海量的电力设备传感器的灵活接入，同时兼顾传感器功耗限制，需要采用低功耗广域网络(low power wide area network，LPWAN)构建自组织网络，以适应输变配等不同应用场景下的电力物联网传感器组网需求，然而自组织网具有无中心、自组织、可移动等特点，可以通过节点协作来实现网络互联和信息交换，而不依赖于固定的基础设施，因此广泛应用在军事通信、灾难救援等场合[5]。由于网络拓扑结构动态变化、节点分布式控制、节点带宽和能量有限[6-7]，传统网络的安全保证机制难以适用于自组织网，如何建立可行的节点信誉度评判机制，在动态环境下保证路由的可靠运行成为自组织网的研究热点。

IETF的MANET工作组致力于自组织网络协议的标准化工作，目前自组织网RFC无论是表驱动路由还是按需路由协议，由于没有任何节点评估机制[8]，可能存在自私节点，自私节点或者接收消息却拒绝转发，或者由于链路状态等原因难以正确完成转发任务，这些消极行为严重影响网络的QoS保证。

针对自组织网网络路由的可靠运行性和安全保障问题，国内外学者从鉴权认证和节点信誉评估角度提出了诸多解决方案[9-11]，然而鉴权机制依赖中心化的统一控制中心，与自组织网分布式管理协调机制相悖。现有的信誉机制主要通过使用博弈论、贝叶斯等理论对信誉度进行计算，从而评估节点的自私和恶意行为，采取相关的措施逼迫这些节点与其它节点协作。Denko等基于贝叶斯理论对节点的信任关系进行建模[12]，但模型对节点的错误推荐缺少辨别能力。Wang在机会路由中引入信任相似性概念，建立基于最小成本的转发模型，提出一种基于信任模型的机会路由算法[13]。Srivastava分析节点信誉度服从Beta分布，但提出的BRSN模型没有考虑节点的剩余能量，事实上节点能量对于自组织网的生命周期至关重要[14]。Lopes和Moreira等利用模糊化的链路代价和动态选择标准，提出一种满足不同服务需求的QoS控制方案[15]。以上评估方法基于单一层次的信息来进行节点信誉度的评估，忽略了其它层上影响节点信誉度评估的因素，并且没有对推荐节点的可信度进行评估，降低了信誉度评估结果的安全性和有效性。

与单径路由相比，多径路由可以减少对节点带宽的限制，能较好地适应网络拓扑结构的动态变化。文献[16，17]提出链路相交、链路不相交和节点不相交三种多径方法，其中节点不相交(Node-Disjoint )多径既无共用链路，也无共用节点，可以更充分地利用网络资源，实现负载均衡，不会因为单个节点的自私行为而引起性能衰减问题。多径源路由协议MSR[18]在DSR基础上，以延迟作为路径参数的度量，将按需、多径和源路由相结合，文献[19]提出了基于路径分段的多径路由，能够根据网络拓扑情况进行一定的自适应调整。

本文结合自组织网路由特点，提出基于模糊理论的节点信誉度评估模型，在此基础上建立跨层的多参数QoS路由模型，设计一种节点不相交的多径路由协议RMQR。

2 基于模糊理论的信誉度评估模型

ITU-T推荐的PKI标准X.509中对信誉度定义如下：若实体X认为实体Y将严格地按X的期望去进行行动，则X信任Y[20]。信誉度评估具有很强的主观性和模糊性，在自组织网中，节点分布式结构导致集中式的信誉度评估机制难以适用，网络拓扑结构变化使得证据空间不一定可靠，因而基于证据理论的评估模型可能出现较大误差。因此，概率等精确数学模型难以准确地描述信誉度，可以结合模糊理论进行改进和扩充。

移动自组织网模型可以用三元组表示G=(V，E，W)，其中V=(v1，v2，…，vn)表示节点集，E=(e12，e13，…，eij)表示邻居节点间链路的集合，与边集关联的权值函数wij表示从节点vi转发到邻居节点vj的代价值，包括占用带宽、消耗能量等。移动自组织网中，综合信誉度评估主要考虑直接信誉度和间接信誉度两方面因素，前者可以根据节点参数信息来计算，后者通过其它节点对被评估节点的推荐信誉度来计算，信誉度评估模型如图1。

图1 信誉度评估模型

2.1 直接信誉度

直接信誉度根据被评估节点的参数信息来评估。将节点信誉度当作是由多种因素组成的模糊集合，根据评判集求出单一因素的归属度，通过对模糊矩阵合成求解评价的定量值，主要有以下步骤：

1)建立信誉度评判对象的因素集A=(a1，a2，…，am)。自组织网节点既接收消息也需要参与转发，信誉度值与可用带宽、丢包率、剩余能量、转发成功率等因素密切相关，这些属性共同构成评价因素集A。

2)确定因素集A中各元素对应的评判等级集B=(b1，b2…，bn)。假设评估模型中n=5，其中b1，b2，b3，b4，b5分别表示信誉高、信誉较高、信誉一般、信誉较差、信誉很差。

3)根据评判集B中等级指标对A中元素进行模糊评价，得到模糊评判矩阵R。

DR(c，r)=C∘R=(dr1，dr2，…，drn)

5)为得到直接信誉度，须对评估结果进行量化，设等级量化向量L=(l1，l2，…，ln)，则直接信誉度值为

(1)

(2)

M×M=4k·(N×N)

(3)

2.2 间接信誉度

间接信誉度是指其它节点对某节点信誉度的推荐值，根据其它节点反馈的直接评估值来计算。

间接信誉度评估模型如图2，为了减少自组织网通信负载、避免推荐递归，间接信誉度的推荐限制在邻居节点之间进行，即推荐节点只能将自己对被评估节点的直接信誉度发送给评估节点，不能把收到的推荐信息再推荐给其它 节点。

图2 间接信誉度评估模型

用RRk(c，r)表示节点k对源节点的推荐信誉度向量，RRk(c，r)计算公式如下

RRk(c，r)=DRk(c，r)δ(t-t0)

对间接信誉向量进行量化，可以得到间接信誉度IR

2.3 综合信誉度

信誉度是指节点的直接信誉度和间接信誉度的综合水平。根据自组织网实际情况，对直接、推荐信誉度进行加权求和，设直接信誉度权重为∂(∂值根据网络实际情况确定)，计算综合信誉度CR。

CR=∂DR+(1-∂)IR(0≤∂≤1)

3 RMQR路由协议

3.1 多径路由模型

在一定的参数约束条件下，寻找源节点到目的节点的多条可行路由，然后在多条链路上合理分配负载，可以提高网络的自适应能力，特别是节点不相交多径，可以充分地利用资源，减少节点带宽限制，不会因为单个节点的自私行为而导致路由失败。假设源节点和目的节点间存在N条独立链路，生存时间的概率密度满足独立同指数分布

f(t)=λe-λt

时间t(t≥0)内单路径正常工作的概率Ri(t)为

要保证消息转发可以正常进行，至少保证有一条可用链路，则多径可靠性RP(t)为

RP(t)=1-P(X1

如果所有链路情况都相同，系统失效前平均时间MTTF(Mean Time To Failure)

如果链路情况不同，如N=2，则

当端到端可靠性大于业务所需可靠度，即R≥Rreq，能够为业务提供QoS保证。由图3仿真结果可知，当单路径可靠度不低于0.6时，2条路径则能够满足90%的业务要求，因此确定在协议设计时多径数目为2条。

图3 可靠性与链路数量关系图

节点收发消息时信誉度值与带宽、丢包率等因素密切相关，多参数求解最优路由是NP-完全问题[20]，本文主要考虑以下参数，

1)可用带宽：节点间能够用于数据传输的最大吞吐量

Bi=min{band(vi)}≥Bmin

2)丢包率：丢失数据包数量占所发送数据包的比率

Li=max{loss(vi}≤Lmax

3)剩余能量：节点收发消息耗能量，节点能量过低时可能会导致转发失败

Ei=min{engery(vi)}≥Emin

4)转发成功率：自私节点或拒绝转发消息，或难以完成转发任务，剔除自私节点，保证节点工作效率

Si=min{succ(vi)}≥Smin

以上4项参数构成信誉度评判的因素集，根据跨层信誉度评估模型，通过设定评判集，构造模糊矩阵，对矩阵进行合成、量化，可以得到信誉度CR。

3.2 路由发现

当源节点需要发送数据时，首先检查缓存中有无到目的节点的可行路径，如果有按照已有路径发送数据包，若没有则转发路由请求RREQ，转发对象节点要求大于信誉度阈值即CR≥CRreq。中间节点收到第一个RREQ后转发此路由请求，且转发节点对象信誉度CR≥CRreq，以后收到的RREQ包将被丢弃；即使有到目的节点的信息，中间节点也不作路由答复。通过路由请求的不断扩散，目的节点会收到经过不同路径的RREQ，得到如图4的网络拓扑结构．

图4 多径选择模型

源节点邻居数表示为NS，目的节点邻居数为ND，则多径数目N≤min{NS，ND}。目的节点根据路由请求包提取出路由信息，收到第一个RREQ后，为减小路由等待延迟，发送路由回复RREP到源节点，应答包中包括RREQ的路径信息。设定等待时间T，若接收到N条路径则等待结束；若接收路径小于N，T时间后等待也结束。最后，根据多径选择算法进行独立多路径的选择。

在路由请求中，可以在RREQ分组声明请求的最低带宽、最大丢包率等信息，中间节点接收到该路由请求时，仅当有足够资源可满足请求时，才将请求递交给下一跳节点。当目的节点收到路由请求分组时，可以得到能够满足QoS需求的路径。

在网络节点疏密相差较大时，可能出现如图5的路径重叠情况，可以在RREQ加入ID字段，对路径进行编号来解决。

图5 路径重叠问题

3.3 路由维护

为减少网络中路由消息泛洪，仅当源节点和目的节点间的所有路由都失效时，源节点才发起新的路由请求，尽可能降低重新发现路由的概率，降低网络控制开销。

3.4 算法设计

■ 邻居发现算法

邻居节点算法主要功能是发现某个节点的有效邻居节点并对其进行信誉度评估，MANET中所有节点都要适用该算法，以缩短路由请求节点转发时间。令节点u的邻居节点集合表示成N(u)，则u发现邻居节点的算法描述为：

1)节点u广播Hello消息，消息中包括u的标识ID和生存时间值TTL；

2)u周边节点收到Hello消息后，立即发送响应消息replyHello，replyHello消息中包含该节点ID、可用带宽、丢包率、节点剩余能量和转发成功率等消息；

3)节点u收到邻居节点的replyHello消息，对邻居节点进行信誉度评估，并对信息进行更新。

■ 多径选择算法

根据路由发现算法，目的节点收到的RREQ中的路径具有如下格式

RREQ1{R，…，x1，y1，z1，…，D}

RREQ2{R，…，x2，y2，z2，…D}

令目的节点收到S→D的路径集为S，目的节点选择的独立多径集为MP0，路径数为Pathm，则多径选择算法如下：

1)初始化S=∅，MP0=∅，Pathm=2，Num(MPo)=0；

2)源节点发送路由请求RREQ，发送对象节点要求大于信誉度阈值即CR≥CRreq；

3)中间节点收到第一个RREQ后转发路由请求，且转发节点信誉度CR≥CRreq，丢弃后续收到的RREQ；

4)判断路由节点是否是目的节点，若是加入路径集合S，若不是继续步骤3)；

5)设定等待时间T，若接收到N条路径则等待结束；若接收路径小于N，T时间后等待也结束；

6)从集合S中查找时延最短路径P，MP0=MP0∪{P}，Num(MP0)=Num(MP0)+1，从S中删除P；

7)若Num(MP0)=Pathm，则完成多径的选择；否则，判断集合S中是否仍有路径，若有跳转到步骤6)，如无，则完成计算。

4 仿真与性能分析

将电力物联网前端传感器网抽像成为一个1km*1km范围的区域，并布置8*8个传感器节点，利用在Network Simulator 2平台下对协议进行仿真。假设，用于数据采集的传感器节点采用随机路点移动(RWM)模型，节点运动速度为0-30m/s。测试区间场内随机分布有若干自私节点，自私丢包节点丢包率为60%-80%，主要试验参数如表1所示，在此环境下对RMQR、AODV和DSR三种协议进行对比分析。

表1 仿真参数设置

如图6和7所示，当网络中自私节点数目增加时，三种协议节点端到端平均时延增大且RMQRAODV>DSR。相对AODV和DSR，RMQR协议延时增长较为缓慢，且RMQR分组交换成功率较高。造成上述性能差异的主要原因在自私节点丢包率较大难以完成转发任务，导致AODV或者DSR中路由发现耗费较长时间，而RMQR中有节点评估机制可以剔除自私节点，同时可提供多条路径供路由使用，所以性能比较稳定。

图6 存在自私节点时端到端时延

图7 存在自私节点时组交换成功率

自组织网节点具有可移动性，如图8中，当节点处于移动状态时，AODV、DSR和RMQR端到端延时都有所增加，当节点移动速度低于8m/s时，三者差异较小，当节点移动速度继续加快时，RMQR延时增加较为平缓，主要原因是节点处于移动状态时，网络拓扑结构实时变化，RMQR可以为源节点提供多条独立路径，不会因为某单一节点的断开而影响消息转发。

图8 节点移动时端到端时延

在RMQR协议仿真中，信誉度是对直接、间接信誉度取权值修正得到，图9当权重∂取不同值时，节点分组转发成功率也各有差异，因此，需要根据网络的实际情况，对RMQR中节点评估权重进行合理调整。

图9 节点移动时分组交换成功率

若在电力物联网业务中，每个节点需要采集的数据，每次采集时间间隔为1min。图10给出了RMQR、AODV和DSR三种协议下，端到端数据传输的数据量。

图10 接入业务后存在自私节点下的吞吐量

当网络中自私节点数量增加，RMQR可以提供稳定的数据传输吞吐量，多条路径供路由使用，确实提高了网络的稳定性，保证了电力业务的正常开展。

5 总结

本文针对自组织网路由的可靠运行和QoS保证问题，建立了一种基于模糊理论的节点信任度评估模型，很好地解决了信誉度评估中的不确定性问题。仿真结果验证了RMQR协议的有效性，在网络拓扑结构变化和存在自私节点时能较好提高MANET工作效率，证明了该信誉度评估模型的有效性和合理性。在未来的工作中，将更深入地对该算法进行性能测试，希望在保证网络路由可靠性的同时，协议开销可以有所降低，为自组织网提供更好的QoS路由保证。